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[보도자료] 클래스팅, 최고 권위 NLP 학회서 메인 논문 채택

클래스팅이 세계적 권위의 자연어처리 학회 EMNLP 2023에서 수학 단어 문제(Math word problem) 해결 능력 향상을 위한 최첨단 기술을 공개하며 메인 컨퍼런스 논문으로 채택됐다.

클래스팅, 최고 권위 NLP 학회서 메인 논문 채택
  • 연세대와 공동 연구로 자연어 수학 문제 해결 알고리즘 능력 ‘혁신’
  • 유재상 CTO, "AI가 사람과 비슷한 추론 방식으로 문제를 풀 때 더 높은 성능과 이해력 가져"

에듀테크 AI 기업 클래스팅(대표 조현구)이 최근 세계적 권위의 자연어처리 학회 EMNLP 2023에서 연세대와 함께 수학 단어 문제 (Math word problem) 해결 능력 향상을 위한 최첨단(state-of-the-art) 기술을 공개하며 메인 컨퍼런스 논문으로 채택됐다.

EMNLP는 인공지능(AI) 번역과 챗봇, 기계 독해 등 언어 데이터 기반 자연어 처리 접근법과 관련된 연구를 다루며, ACL, NAACL과 함께 세계 3대 자연어처리(NLP) 학회다.

이번에 공개된 논문 'ATHENA: Mathematical Reasoning with Thought Expansion'은 인공지능이 자연어로 쓰인 수학 문제의 의미를 이해하고 정답을 유추해 내는 능력을 획기적으로 끌어올리는 방법을 제시했다. 

연구팀은 이 논문에서 인간의 사고 확장 메커니즘을 모방하여 신경망 전파의 형태로 구현한 '사고 확장(Thought Expansion)' 기법을 제안했다. 

이는 인간이 문제를 해결할 때 여러 가지 방법을 생각해보고 그 중 가장 좋은 방법을 택하는 것과 마찬가지로, 여러 가지 답변 후보 중 가장 적절한 것을 택해 정답에 도달할 때까지 새로운 ‘사고'를 반복적으로 확장할 수 있는 기법이다.

연구팀은 이러한 ATHENA의 사고 확장 기법이 기존의 방식을 모두 압도하는 최첨단(state-of-the-art) 성능을 보인다는 사실을 실험을 통해 입증했다.

클래스팅 유재상 CTO는 "이번 연구로 인공지능이 특히 어려워 했던 복잡한 인간의 언어 표현을 이해하여 수학적 질문에 답해야 하는 문제를 사람과 비슷한 방식으로 추론하는 것이 가능해졌다"며, "앞으로 더 복잡한 추론 능력 개발에 응용될 것"이라고 전망했다.

클래스팅은 이번 연구 성과를 바탕으로 실생활 수학 문제 해결, 교육 영역 응용 등에 대한 연구 개발을 지속 추진하여 지능형 AI 튜터의 성능을 지속적으로 개선할 계획이다.